この分野への私の関心は自然に現れました。 その後、このトピックに関するアイデアがどんどん出てきたので、すべてを合理化する必要がありました。 私は人工知能の開発の歴史から始めることにしました。 記事は非常に大きいことが判明したため、2つの部分に分けました。 これがサイバネティックスの最初の部分です。
人工知能は、人間にとって最も興味深いアイデアの1つです。 サイエンスフィクションのジャンルの多くの学位論文やさらに多くの作品が彼について書かれています。 それについて延々と議論することができるので、コンセンサスに至らない。 彼はどこにでもいてどこにもいません。 そしてすべては、人工知能が何であるか、またはそうあるべきかについてコンセンサスがないためです。
これらの2つの言葉の言及で、誰かは、ポジトロンロボットに関するアシモフの本の誰か、スティーブンスピルバーグによる同名の映画を思い出すでしょう。 「地球に降りて目を開けてください。人工知能はすでに私たちの中にあります。」 同時に、仮想対戦相手が自分の行動を真似ようとするコンピューターゲームを指すものもあり、AIと呼ばれることもあります。 おそらく、古い世代は、すでに世界チェスのチャンピオンでさえ打ち負かすことができるKAISSAと同様のプログラムを思い出すでしょう。 一部の人にとっては、あらゆる種類のソフトウェアウィザードと検索エンジンがAIです。
この質問は、明確な答えを出すのが難しいものの1つです。 さらに、掘り下げれば始めるほど、矛盾や矛盾、さらに多くの質問に出くわします。 定義はあるべきように見えますが、それは上からさまざまな科学の山の下に隠されています-フィクションのまともな層、そして哲学、エラー、主観的なロマン主義の小さな層、そして最上部-疑似科学と派手な広告。
ご覧のとおり、真実を知るのはそれほど簡単ではありません。 この問題については、人によって意見が異なるため、共通の何かを定式化することは困難になります。 この問題を理解するために、この主題について歴史が何を語るかを見てみましょう。 人工知能という名前は、サイエンスフィクションではなく科学者によって発明されたことがわかりました。 しかし、まず最初に。
1956年に戻った（この時点で、ロボットに関するAzimovの一連の本がすでに存在していた）。 米国では、スタンフォード大学でセミナーが開催され、そこで人工知能という用語が提案されました。 そのセミナーの参加者は、それが何であり、なぜそれが必要であるかを漠然と想像していました。 セミナーのトピックは、論理的なタスクとソリューションを自動化する方法でした。 始まりました。
25年後、BarrとFeigenbaumは次の定義を提案しましたが、これはほぼ20年の間誰からも議論されていません。
人工知能（AI）は、インテリジェントなコンピューターシステムを開発するコンピューターサイエンスの分野です。 言語、学習、推論能力、問題解決能力などを理解するために、私たちが伝統的に人間の心に関連付けている機能を備えたシステム
ここで、それらはAIの主要な特性である-言語の理解、学習、思考能力です。 これは、将来のクリエイターが目指すべき目標です。 定義は数学者のスタイルで非常に簡潔ですが、今のところそれについて詳しく説明しましょう。
よくあることですが、最初から「未来のクリエイター」はサイバネティックスとニューロサイバネティックスの2つのキャンプに分かれていました。
サイバネティックスは、人間の精神プロセスの完全なコピーという考えをすぐに放棄しました。 デバイスと人が同じ質問（入力データ）に対して同じ答え（出力データ）を与えるだけで十分です。 そして、これがどのように発生するか、どのメカニズムとアルゴリズムがマシン内にあるかは重要ではありません。 そのため、サイバネティックスは「ブラックボックス」と呼ばれていました。
コンピューターが普及するとすぐに、サイバネティックスがコンピューターを使いこなし、すぐに動作するようになりました。 彼らは小さなゲームから始めました。 おもちゃは三目並べ、スクラブル（Scrabble）のようなもので、コンピューターの進歩は総当たりで計算されました。 答えが見つかったとき、検索は停止しましたが、見つからなかったとき...それは組み合わせ爆発であることが判明しました、またはロシア語では、CPUは100％です。
この方法でいくつかの問題が解決されたという事実にもかかわらず、人は何かをする前に頭の中のあらゆる種類のオプションを整理しないので、私はそれを人工知能と呼ぶように舌を回しません。
開発者はこれに注目し、検索アルゴリズムに特別な技術を導入しました-ヒューリスティック。 その本質は、検索スペースを特別な条件に制限することです。 状況ごとに、それらは異なります。
たとえば、コンピューターは、必ず文字「b」（Scrabble）を含む必要がある単語を見つけようとしています。 利用可能な文字からすべてのオプションをソートしようとすると、時間がかかり、効果がなくなります。 結局のところ、「brp」という文字の組み合わせに遭遇すると、「brp」で始まる単語がないため、次の4番目の文字を選択しても意味がありません。 したがって、そのようなゲームの場合、発見的手法のタスクは、不可能な文字の組み合わせを見つけ、そのような組み合わせにつまずいたときに検索を終了することです。
ヒューリスティック検索も現在、特に一部のウイルス対策スキャナーで使用されています。
サイバネティックスがほぼ同時に行っている他の開発は、定理の証明です。 しかし、コンピューターが問題なく数学的問題に対処できた場合、それらのすべてがソフトウェアの形式化を容易に受け入れやすくなり、より日常的なタスクにはすでに困難がありました。 このようなシステムは、以前のシステムほど普通の人とは関係がないことに注意してください。これは、私たちのほとんどが論理的推論に優れた能力を持たないためです。
時間が経つにつれて、技術が発達しました。 そのため、70年代前半には、自然言語を認識してコミュニケーションをとることができる、より興味深いシステムが登場し始めました。 この分野の最初の1つは、1972年にウィノグラードによって作成されたSHRLDUです。
彼女は、子供のデザイナーの詳細から作成された世界-範囲によって制限された、かなりの量の英単語を理解しました。 語彙全体、通常の方法で答えることができるすべての質問は、この世界にのみ関連していました。 他の同様のシステムも、アプリケーションのいくつかの分野によって制限されていました。 自己学習の話はありませんでした。
その後、ほとんどすべてのトピックに関する会話をサポートできる、より高度なシステムが登場しました。 しかし、トピックの所有権は非常に表面的なものだったため、これは大きな意味でしか言えません。 より深い知識を必要とする質問や難解な定式化された質問をすると、プログラムはそれを消化することを拒否し、あなたに続いて繰り返し質問を繰り返します。 その主な欠点は、完全な自己訓練の欠如です。 そのため、このタイプのシステムには依然として多くの要望があります。
別の最近の開発は、知識表現システムです。 それらはエキスパートシステムの一部でした。 これらのシステムは、アドバイザーとして機能するために作成されます。 彼らは、状況を分析し、問題の解決策を見つけ、診断やその他すべてを同じように行うことができます。
しかし、ここでは、すべてがそれほどスムーズではありません。 そのような目標ごとに、独自のエキスパートシステムを作成する必要があります。 さらに、このようなシステムの知識は、常に1つの狭い適用分野にのみ適用されます。 そして最後に、目標と内容に直接依存するため、各システムの知識の構成は異なります。 したがって、さまざまな分野の専門家になることができるシステムの作成は問題外です。
まあ、これらはサイバネティックスの開発のほんの一部でした。 この分野での成果はすでに広く知られているため、ここではロボットの開発については特に書きませんでした。 これらの開発はそれぞれ大きな成功を収めています。 これが音声認識である場合、それはすでに高いレベルにあり、エキスパートシステムの考え方もそれほど遅れをとっておらず、それほど多くのお金が投資されることは無駄ではありません。 トレーニングは現在も実施されていますが、それほど良くはありません-再び範囲が非常に限られています。 ニューラルネットワークについて話すときは、トレーニングに戻ります。
ご覧のとおり、AIの候補を見つけることができませんでした。 今、私たちはAI自体よりも「人工知能のいくつかの特性」について話している。 すべてのコンポーネントはすでに開発されています。 それらを1つの相互接続されたシステムに統合することを妨げると思われますか？ たとえば、ニューロコンピューターを使用して、私たちの世界の単純化されたモデル（エキスパートシステム）を入力し、自然な音声を理解する能力を与えますか？
今日はそれができます。 しかし、何らかの理由で、私たちが望むものを正確に得ることができないように思えます。 今、この質問を自問してください-AIに何を期待しますか？ あなたの期待は、すでに27歳のバーとフェイゲンバウムの定義と一致していますか？ その間、あなたはこれについて考えています、私はそれらの非常にニューラルネットワークについて少しお話しします...
開発情報のほとんどは、ピータージャクソンの本-入門書からのものです。
目次：
人工知能の歴史、パート1。アーティストのいない絵画。
人工知能の歴史、パート2。ニューラルネットワークAI-避けられないか不可能か？
人工知能の作成
人工知能の歴史、パート1。アーティストのいない絵画。
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